AutoScout24 利用 AI 驱动的工作流实现工程扩展

# AutoScout24 利用 AI 驱动的工作流实现工程能力扩展 来源：https://openai.com/index/autoscout24/ ## 为速度、规模和复杂性重建工程体系 AutoScout24 Group\(在新窗口打开\) (https://www.autoscout24.com/) 是最大的泛欧洲及加拿大在线汽车市场平台，将每月超过 3000 万用户与超过 200 万辆车辆列表连接起来。该公司运营多个品牌——包括欧洲的 AutoScout24 和加拿大的 AutoTrader.ca，支持 45,000 家经销商合作伙伴网络，在全球拥有约 2,000 名员工。 AutoScout24 市场客户案例内联插图。 随着产品期望值的提高和系统复杂性的增加，AutoScout24 Group 面临着在保障可靠性的同时加快创新步伐的巨大压力。这与公司持续改进买家搜索、评估和购买车辆的方式，以及帮助经销商成功营销和销售库存的目标紧密相关。面对大规模迁移、遗留系统以及日益增长的工程需求，渐进式的改进已不再足够。大型语言模型的出现带来了及时的机会，从根本上重新思考软件如何构建、测试和扩展——这使得 OpenAI 成为推动这一转型的自然合作伙伴。 > “AI 正在改变我们构建产品的方式，但更重要的是，它改变了我们能够为用户和经销商合作伙伴提供的价值。更快的迭代意味着买家能获得更好的体验，经销商也能以更有效的方式触达和转化客户。” ——Frederik Kraus，AutoScout24 Group 首席技术官 ## 部署内幕 AutoScout24 Group 实施了双层 AI 采用策略，以平衡广泛的赋能与深层的技术影响。ChatGPT 在整个组织中推广，使大约 2,000 名员工能够访问 AI 工具，并在各个职能领域建立了强大的 AI 素养基础。 与此同时，该公司将 Codex 嵌入其工程、数据和产品工作流中，为约 1,000 名构建者员工配备了直接集成到他们日常流程中的编码代理。经过团队三个多月的评估后，Codex 因其出色的可用性、工作流兼容性以及在生产力和代码质量方面可衡量的提升而被选中。 AutoScout24 和 OpenAI 客户案例内联插图。 为了确保大规模采用，AutoScout24 Group 建立了一个跨职能的 AI 冠军网络。该群体在中央领导层与各个团队之间建立了反馈循环，帮助将 AI 能力转化为实用的现实应用场景。这种方法鼓励有机采用，并确保 AI 嵌入现有工作流中，而不是作为一个独立的工具。 Codex 迅速在多个高影响力用例中证明了自己的价值，包括自动化拉取请求审查、大规模重构、技术文档以及事后分析。除了工程领域外，AI 工具还使非技术角色能够独立原型设计和验证概念，从而加速了整个组织的创新。这最终支持了平台改进的更快交付，使买家和经销商合作伙伴都受益。 > “Codex 已成为我们工程工作流中的关键赋能者，在生产力、质量和速度方面带来了可衡量的影响。” ——Frederik Kraus，AutoScout24 Group 首席技术官 ## 成果一览 - 选定项目的开发周期从 2–3 周缩短至 2–3 天 - 提高了工程吞吐量，支持更快的迭代和实验 - 通过自动化审查提升了代码质量和一致性 - 减少了拉取请求审查和文档编写中的手动工作量 - 通过使非工程角色能够原型设计想法，扩大了创新能力 ## 领导经验教训 1. 结合广泛的 AI 访问权限与深层工作流集成，以最大化影响 2. 优先关注实际用例而非自上而下的命令，以推动采用 3. 建立跨职能冠军，以有机扩展知识 4. 使用可衡量的工程指标严格评估 AI 工具 5. 专注于增强而非取代现有团队能力 ## 下一步计划 AutoScout24 Group 继续在内外部工作流和客户导向的产品中扩展 AI 的使用。未来的努力将集中在将 AI 更深度地集成到核心系统中，以实现平台范围内更大程度的自动化和智能化。 随着公司扩展其 AI 能力，它旨在进一步提升用户体验，赋能跨职能团队，并在产品构建和交付方面解锁新的效率。